AIアライメント研究とは
AIアライメント研究（AI Alignment Research）とは、AIシステムの目標・行動・価値観を人間の意図や価値観と整合させるための研究分野です。AIが高度化するにつれ、人間が望む結果を正確にAIに伝え、それを確実に実行させることの難しさが増しており、AI安全性の中核的な課題とされています。
アライメント問題とは
AIに与える報酬関数や目標関数が人間の真の意図を完全に反映できない「報酬ハッキング」、AIが表面的には従順に見えて内部で異なる目標を追求する「欺瞞的整合性」、人間の好みの多様性をどう反映するかの「価値の複数性」問題などがあります。
主要なアプローチ
RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）、Constitutional AI（憲法的AI）、RLAIF（AIフィードバックからの強化学習）、Interpretability（解釈可能性研究）、Scalable Oversight（拡張可能な監視手法）などのアプローチが研究されています。
スーパーアライメントの課題
将来的に人間の知能を超えるAIに対して、人間がどのようにアライメントを確保できるかという「スーパーアライメント」問題は、未解決の根本的課題として研究が進められています。